에이전트란?

LlamaIndex로 에이전틱 워크플로 구축하기

Laurie Voss

VP Developer Relations, LlamaIndex

LLM의 한계

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  • LLM은 뛰어나지만 한계가 있음

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  • 학습된 내용 기반의 텍스트로 응답

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  • 새 데이터를 주지 않으면 정보 검색이나 실행 불가

single_llm.gif

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에이전트: 개요

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  • 상호작용을 위해 AI 모델을 활용

  • 가능:

    • 추론
    • 계획
    • 도구로 실행

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에이전트 기능.png

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에이전트: 개요

  • 시나리오:
    • 웹 검색 또는 단계별 계산을 선택하는 AI
    • 복잡하거나 개방형 작업 처리
    • 작업을 단계로 나누고 도구 사용

에이전트 선택.png

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LLM vs. 에이전트

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  • LLM:
    • 작업이 단순할 때

"이 텍스트를 요약해 주세요..."

  • 에이전트:
    • 다단계, 외부 정보, 조건부 의사결정이 필요할 때
    • 도구를 추가하고자 할 때

"이 주제를 조사해 주세요..."

agent_vs_llm.png

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에이전틱 워크플로

과정의 초점:

  • 에이전틱 워크플로
  • 단일 에이전트+도구에서 심층 리서치 멀티에이전트 시스템까지

에이전트에서 에이전틱 워크플로로.gif

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연습해 봅시다!

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